Robótica e IA física
Investigadores Crean Robot con Patas que Puede Caminar por Terrenos Difíciles
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Un equipo de investigadores del ETH Zurich ha desarrollado un nuevo enfoque que permite a un robot con patas moverse rápidamente sobre terrenos complejos. El robot, llamado ANYmal, se basa en el aprendizaje automático para combinar la percepción visual del entorno y el sentido del tacto.
El robot cuadrúpedo pudo subir 120 metros verticales en 31 minutos, lo que es cuatro minutos más rápido que la duración estimada para los excursionistas humanos sin tropiezos.
Tecnología Completely Nueva
La tecnología que permite a ANYmal combinar la percepción visual y el sentido del tacto es completamente nueva.
El equipo estuvo liderado por Marco Hutter, y la investigación se publicó en la revista Science Robotics.
“El robot ha aprendido a combinar la percepción visual de su entorno con la propriocepción, es decir, su sentido del tacto, basado en el contacto directo de las patas. Esto le permite abordar terrenos difíciles de manera más rápida, eficiente y, sobre todo, más robusta”, dice Hutter.
El equipo dice que el robot eventualmente será capaz de ser desplegado en cualquier lugar que sea demasiado peligroso para los humanos o que de otra manera sea imposible para diferentes tipos de robots maniobrar.
Los humanos y los animales también combinan la percepción visual de su entorno con el sentido del tacto de sus piernas y manos, lo que les permite manejar terrenos difíciles. Los robots con patas desarrollados anteriormente solo han podido hacer esto en una medida limitada.
Takahiro Miki es un estudiante de doctorado y autor principal del estudio.
“La razón es que la información sobre el entorno inmediato registrada por sensores láser y cámaras a menudo es incompleta y ambigua”, dijo Miki.
“Es por eso que los robots como ANYmal tienen que ser capaces de decidir por sí mismos cuándo confiar en la percepción visual de su entorno y moverse hacia adelante con rapidez, y cuándo es mejor proceder con cautela y con pasos pequeños”, continuó Miki. “Y eso es el gran desafío”.
Entrenamiento de la Red Neuronal
La nueva tecnología incluye un controlador basado en una red neuronal, que permite a ANYmal combinar la percepción externa y la proprioceptiva por primera vez. Los científicos primero expusieron el sistema a numerosos obstáculos y fuentes de error en un campo de entrenamiento virtual, lo que permitió a la red aprender a superar obstáculos de la mejor manera. También aprendió cuándo confiar en los datos ambientales y cuándo ignorarlos.
“Con este entrenamiento, el robot es capaz de dominar el terreno natural más difícil sin haberlo visto antes”, dice Hutter.
El robot puede realizar este proceso incluso cuando los datos de los sensores sobre el entorno inmediato son ambiguos o vagos, en cuyo punto ANYmal se basa en su propriocepción. Esto le permite combinar la velocidad y la eficiencia de la percepción externa con la seguridad de la percepción proprioceptiva.
